Помогите определиться с будущим, пожалуйста: web или ML?

Потом сам сможет делать курсы по ML

Госконтракты.

Госконтракты

«Госконтракты»?

«Госконтракты»?

«Госконтракты»!

«Госконтракты»!

Собственно этим они все и занимаются. Реально работающих в этой области выходцев «школ» очень мало.

Собственно, да, зачем платить деньги за то, что можно выучить самостоятельно?

Будет забавно если ML-хайп закончится раньше этих курсов :)

Так оно и будет, курсы 6 месяцев, если не те что «за 30 минут научим чему угодно», и еще 2-2.5 года в запасе есть, пока хайп не закончится - так как выучиться на ML-экспертов большое количество народа и предложение высоких окладов выровняется с остальными специалистами, где не наблюдается такой разницы в зарплатах. Но после курсов надо ещё и опыта набраться, тут уже индивидуально, но запросто может понадобиться и 3 три года и больше чтобы стать известным и востребованным, а там и зарплаты в ML могут оказаться как везде. Но нельзя исключать что область ML будет бурно развиваться и специалистов может потребоваться еще больше и ещё более высокой квалификации в том числе.

Вывод: вся затея ТС - лотерея, знать бы где соломки постелить :), если ТС не понятно что такое ML и зачем и кому оно сейчас нужно, то может продолжать TC вебку и дальше пилить ?

Я бы сам при прочих равных ушёл в ML. Ибо что-то новое тоже. И знаний больше будет. А в будущем кто его знает на чём больше зарабатывтаь он будет? Может, вообще в MLM маркетинг уйдёт.

Вывод вся затемя ТС - лотерея, знать бы где соломки постелить :)

Посмотрел описание того, где применяется ML, высасываю из пальца следующее:
Думаю что будет несколько мест работы для очень крупных специалистов, например в Яндекс делают робота для вождения автомобиля.
Что же до игр и подобного, то там это возможно будет востребовано, но так ли будет нужна математическая строгость?
А значит задания сведутся к ‘‘прикрутите что-то типа того’’ из готового пакета программ или библиотеки.

Жизнь знание ML, например в виде создания чатботов или какого оптимизатора ему конечно облегчит и будет плюсом, но надо понимать что строгих результатов от него ждать не будут и за ‘‘правильный’’ подход платить тоже не будут, потому как зачем платить дорого за то, что сделают правильно с первого раза, когда можно заплатить дёшево, вплоть до привлечения своего киндера бесплатно который сделает нужное за несколько попыток путём копипасты, подгонки и перебора.

Ищи не только на русском языке, и многое откроется.

Посмотри сколько приложений полезных уже настругано, к примеру меня заинтересовали те, которые могут с камеры мобильника подсказывать что за напасть напала на комнатные цветы или что с растением не так.

А уж про замену менеджеров разного розлива на умные машины только ленивый не упоминал.

Что лучше — проторенной дорогой двигаться к синьору в вебе или рискнуть и попробовать вкатиться в ML?

Лучше изучить основы самостоятельно по литературе и видеолекциям. После чего попробовать приткнуться в какой-нибудь проект джуном. А то что он хочет — это лохотрон.

А то что он хочет — это лохотрон.

Не подвергая ваше мнение сомнению, хочу только поинтересоваться: почему именно вы так решили?

Подкиньте информации для размышлений

Эти конкретные курсы - капля в море, каждый год их огромное количество и гнаться за конкретными нет смысла. Похоже на эмоциональную покупку бесполезного хлама на распродаже.

склонность к математике

Представил как страдает в нем математик глядя на пых.

проторенной дорогой двигаться к синьору в вебе

Скорее станет синьором в magento. Я бы не привязывался к чему-то конкретному, шел к full stack. Если не хочет с front-end заморачиваться, можно прокачивать скилы в проектировании архитектуры back-end.

ML можно сделать хобби, постепенно во всем разобраться самому. После, когда появится уверенность, искать работу с готовыми наработками (профилем на гитхабе).

у него склонность к математике и давнее желание попробовать что-нибудь эдакое

https://x1site.ru/742

Какая-то альтернативная реальность. Тут стоит добавить в профиль Линкедина слово Spark и вот уже в дверь тебе колотят то хадупом, то жупитер ноутбуком да линейной регрессией. Данных становится все больше, хранить их все дешевле, всегда нужны будут люди, умеющие 1) строить пайплайны данных 2) на основе собранных данных строить автоматизацию для бизнеса (да, подбирать коэффициенты). У чувака идеальный начальный потенциал - он уже должен уметь и не боятся строить бекенды, а это часто то, чего дата-саентистам не хватает - модельки они делают и считают, а как доходит до «а теперь дергайте вот это апи нашего бекенда по результатам пересчета» - тут затык. Валить надо с Магенты, валить.

Посмотри сколько приложений полезных уже настругано, к примеру меня заинтересовали те, которые могут с камеры мобильника подсказывать что за напасть напала на комнатные цветы или что с растением не так.

Так я же тут написал Помогите определиться с будущим, пожалуйста: web или ML? (комментарий)

Что же до игр и подобного, то там это возможно будет востребовано, но так ли будет нужна математическая строгость? А значит задания сведутся к ‘‘прикрутите что-то типа того’’ из готового пакета программ или библиотеки.

Жизнь знание ML, например в виде создания чатботов или какого оптимизатора ему конечно облегчит и будет плюсом, но надо понимать что строгих результатов от него ждать не будут и за ‘‘правильный’’ подход платить тоже не будут,

232 497 рубля! за курсы? за 11 месяцев? да это же лохотрон!

Решаться, блин. Момент, когда придется учить невыбранное всё равно настанет

Я как-то пытался учить ML/нейросети для распознования лиц. Но наткнулся на математику. Забросил. Для ML нужно очень мноого областей. Нет. Лучше бери бекенд обычный. Веб конечно можно. Тогда учить js/react/vue.